零售智能执行大模型架构设计:从空间建模到上下文推理,再到智能Agent


零售智能执行大模型架构设计:从空间建模到上下文推理,再到智能Agent


🧠 引言:零售智能执行的再定义

在传统零售执行中,面对SKU数量庞杂、货架布置多变、陈列标准难以落地等问题,靠人力巡检或轻量识别模型已难以应对。新一代的多阶段多模态大模型架构 ,不只是"识别什么",更能"理解为什么",并驱动后续的智能任务调度与决策反馈

本文将从零售图像的空间建模出发,结合上下文推理、智能Agent,逐步构建一个具有推理能力业务可操作性的完整零售大模型系统。


📐 整体架构概览:三阶段协同

我们提出的架构体系分为三个阶段:

复制代码
1. 空间建模(Spatial Grounding)  
2. 上下文推理(Unit Reasoning with COT + WaveFront)  
3. 智能Agent(任务规划 + 异常监测 + 对话服务)

图:Retail Store Execution 大模型系统总览(简化示意图)


📦 第一阶段:空间建模与多模态 Grounding

🎯 目标任务:

  • 商品单元(Unit)检测与裁剪
  • Price价签检测与OCR解析
  • POSM物料识别(如限时促销、堆头等)
  • 相对位置估计(层级/列)
  • 像素到物理尺寸换算(Pixel/mm)

🧩 模块设计建议:

模块类型 说明
Backbone InternImage / SAM / DINO-Det
Grounding BLIP2 / OWL-ViT for open-set text-image grounding
OCR识别 PP-OCRv4 / Donut / LayoutLMv3
位置信息融合 Positional Embedding + Heatmap Regression

🧠 第二阶段:上下文推理 + WaveFront 多单元并行解码

🤖 核心思想:

从左上角开始,沿着对角线(WaveFront)并行推理每个Unit,每个Unit考虑邻居信息与全局上下文,结合链式思维(COT)完成完整语义输出。

🔄 每个Unit的推理输入:

python 复制代码
{
  "local_crop": unit_img,
  "neighbor_outputs": [left_unit, top_unit],
  "global_info": {
    "pixel_per_mm": 3.12,
    "shelf_structure": [[...]]
  }
}

✅ 输出字段包括:

  • SKU ID
  • 价格(含单位与数值)
  • POSM描述
  • 相对位置(层级 + 左右)
  • 尺寸(宽高 cm)
  • Unit向量(供Agent或RAG系统调用)

🧭 第三阶段:智能Agent编排 + 数据智能服务

📌 Agent主要功能:

功能模块 能力描述
任务规划 根据POG(计划陈列)与ROG(实际陈列)差异,生成待执行任务
异常检测 检出错陈、缺货、错价、POSM缺失等场景
RAG服务 基于Unit向量与企业知识库进行语义对齐与推理
智能对话 提供任务查询、陈列指导、异常答疑等能力

这一阶段将模型的结构化输出转化为可落地的运营执行建议,实现"AI辅助一线业务"的终极目标。


🧾 推荐的结构化输出JSON格式

json 复制代码
{
  "units": [
    {
      "position": [2, 3],
      "sku_id": "SKU-98765",
      "price": 12.99,
      "posm": "限时满减",
      "place": {
        "shelf_level": 2,
        "relative_x": 0.68
      },
      "size_cm": {
        "width": 5.4,
        "height": 11.7
      },
      "unit_vector": [0.13, -0.82, ..., 0.45]
    }
  ],
  "global_features": {
    "pixel_per_mm": 3.25,
    "shelf_embedding": [0.01, 0.97, ..., 0.03]
  }
}

🔮 未来演进方向

  • 嵌入式轻量化版本(支持门店端部署)
  • 与零售ERP/BI平台集成,实现KPI自动生成
  • 支持AR眼镜 / 移动端拍摄输入
  • 多语言 / 多品类 / 多场景扩展(如药店、电商仓等)

✅ 总结

本架构致力于将"多模态感知 + 上下文推理 + Agent反馈"融合为统一的零售执行智能系统,强调:

  • 结构化输出,打通识别到执行
  • 推理能力强,支持异常识别与纠错
  • 模块化设计,便于工程落地与未来升级

欢迎各位同行探讨落地方式、数据闭环与产品集成方案。如果你正在打造下一代零售智能系统,希望这套架构能为你提供启发和框架支撑。


📌 关注我,查看更多AI架构与多模态落地经验!


相关推荐
威化饼的一隅2 小时前
【多模态】天池AFAC赛道四-智能体赋能的金融多模态报告自动化生成part2-报告输出
大模型·agent·多模态·智能体
4cos904 小时前
Nexent开发环境搭建
agent
量子位4 小时前
拆箱开源版Coze:Agent核心三件套大公开,48小时揽下9K Star
agent·ai编程·coze
安思派Anspire4 小时前
智能体AI中的提示工程与上下文工程
aigc·openai·agent
威化饼的一隅11 小时前
【多模态】天池AFAC赛道四-智能体赋能的金融多模态报告自动化生成part1-数据获取
大模型·agent·多模态·智能体
GitLqr12 小时前
AI洞察 | 工具集:京东通用智能体,提示词管家AI Gist,开源的MidJourney
midjourney·agent·ai编程
静心问道14 小时前
Idefics3:构建和更好地理解视觉-语言模型:洞察与未来方向
人工智能·多模态·ai技术应用
静心问道1 天前
InstructBLIP:通过指令微调迈向通用视觉-语言模型
人工智能·多模态·ai技术应用
yeshan3331 天前
使用 Claude Code 的自定义 Sub Agent 完善博文写作体验
ai·github·agent·claudecode
戴维-davy1 天前
什么?智能体生成智能体?自我进化?
ai·agent·智能体